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我从来没有清楚地了解MAXDOP的用法。我知道它使查询更快，并且它是我可以用于查询优化的最后一项。在SQL Server中使用OPTION（MAXDOP 1）的目的是什么？
但是，我的问题是，何时何地最适合在查询中使用？
A
回答
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这是SQL Server中并行性的泛泛，它可能不会直接回答你的问题。
从联机丛书，在MAXDOP：
设置查询处理器可用于执行 单一索引的语句处理器 的最大数量。可能会使用更少的 处理器，具体取决于当前系统的工作负载。
关于并行性和CXPACKET等待类型请参见Rickie Lee's blog。这很有趣。
一般来说，在一个OLTP数据库中，我的观点是，如果一个查询如此昂贵，需要在多个处理器上执行，那么查询需要重新编写成更有效率的东西。
为什么添加MAXDOP（1）可以获得更好的结果？很难说没有实际的执行计划，但它可能非常简单，因为执行计划完全不同于没有OPTION，例如使用MERGE或HASH联接使用不同索引（或更可能）以不同方式联接。
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正如Kaboing提到的那样，MAXDOP(n)实际上控制查询处理器中正在使用的CPU内核的数量。
在完全空闲的系统上，SQL Server将尝试尽快将表拉入内存，并在内存中将它们连接起来。这可能是，在你的情况下，最好用一个CPU来完成。这可能与使用OPTION (FORCE ORDER)相同，这会强制查询优化器使用您指定的连接顺序。在某些情况下，我看到OPTION (FORCE PLAN)将查询从26秒减少到1秒的执行时间。
联机丛书接着说，对于MAXDOP可能的值是：
0 - 使用取决于当前的系统负载可用的CPU的实际数量。这是默认值和推荐设置。
1 - 禁止并行计划生成。该操作将被串行执行。
2-64 - 将处理器数限制为指定值。取决于当前的工作量，可以使用更少的处理器。如果指定的值大于可用CPU的数量，则使用可用CPU的实际数量。
我不知道的MAXDOP的最佳用法是什么，但我会采取一种猜测，并说，如果你有与它8个分区的表，你会想指定MAXDOP(8)由于I/O限制，但我可能是错的。
这里有几个快速链接我发现了大约MAXDOP：
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有与异常输入SQL服务器一对夫妇parallization错误。 OPTION（MAXDOP 1）将避开它们。
编辑：老。我的测试主要是在SQL 2005上完成的。大部分这些似乎都不存在了，但每隔一段时间我们就会质疑SQL 2014做些什么愚蠢的假设，我们回到旧的方式并且工作。我们从来没有设法证明它不仅仅是最近一些案例中的错误计划，尽管由于可以依靠SQL服务器在新版本中使用旧的方式。由于所有情况都是IO绑定查询，所以MAXDOP 1不会受到伤害。
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请您详细说明这些错误吗？ – 2010-06-28 13:02:33
+2
我无法完全限定错误，但特别是：当预期左连接匹配的行数很少时，会尝试对表和循环连接进行后台处理，而不是对并行化进行书签查找。 – Joshua 2010-06-28 16:50:36
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由于顺便说一句什么，MAXDOP显然可以作为一种变通方法，以一个潜在的讨厌的错误：
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添加我的两分钱的基础上，我观察到的性能问题。
如果简单查询得到不必要的并行处理，它会带来更多的问题而不是解决问题。但是，在将MAXDOP添加到查询中作为“拐点”修复之前，需要检查一些服务器设置。
在Jeremiah Peschka - Five SQL Server Settings to Change中，MAXDOP和“并行性的成本阈值”（CTFP）被提及为重要的设置来检查。
注：保罗·怀特提到max server memory作为一个设置来检查，在Performance problem after migration from SQL Server 2005 to 2012的回应。一个好的kb的文章阅读是Using large amounts of memory can result in an inefficient plan in SQL Server
Jonathan Kehayias - Tuning ‘cost threshold for parallelism’ from the Plan Cache帮助找出良好的价值为CTFP。
Why is cost threshold for parallelism ignored?
Aaron Bertrand - Six reasons you should be nervous about parallelism具有的一些场景，其中MAXDOP是解决方案的讨论。
并行性抑制组分在Paul White - Forcing a Parallel Query Execution Plan
提到您应包括SQL Server的版本和服务包。这可能已在更高版本中得到修复... – 2008-12-19 02:54:07